このドキュメントでは、Google Maps Platform の Place Autocomplete API と Address Validation API の A/B テストを実施する際に考慮すべき手法について説明します。
Place Autocomplete と Address Validation API を使用するメリットは次のとおりです。
- カスタマー エクスペリエンスの向上: 住所や場所の候補をリアルタイムで提供することで、お客様がより迅速かつ簡単に購入手続きを完了できるようになります。これにより、カスタマー エクスペリエンスの向上につながる可能性があります。
- データ精度の向上: Place Autocomplete と Address Validation API を使用すると、顧客データの精度を向上させることができます。これは、荷物を確実に配達するために正確な住所データが必要となる e コマースでは特に重要です。
住所の品質を向上させるには、A/B テストを実施して、どの検証ソリューションがニーズに最も適しているかを評価します。これにより、ユースケースに最適なプロダクトを定量的に判断できます。
A/B テストは、ウェブページまたはアプリの 2 つのバージョンを相互に比較する方法です。これは、変数への変更が測定可能な結果に与える影響を特定するために使用される、対照実験の一種です。
A/B テストを実施するには、ページまたはアプリの 2 つのバージョンを作成します。1 つはコントロールとして、もう 1 つは測定可能な変更を加えたバージョンとして使用します。次に、これらのバージョンをさまざまなユーザーに表示し、ユーザーがどのように操作するかを測定します。パフォーマンスが優れているバージョンが勝者となります。
システム アーキテクチャの概要
e コマースのユースケースで Address Validation の A/B テストを行う方法を見てみましょう。以下のアーキテクチャ図は、お客様がコマース エクスペリエンスとどのようにやり取りするかを示しています。これにより、より効果的な検証戦略を決定できます。
[システム コンテキスト] Address Validation の A/B テスト
Address Validation API の価値を A/B テストする際に関係するシステム。
A/B テストのプロセス
A/B テストのプロセス全体を考える際には、4 つの段階を考慮する必要があります。
- 準備 - テストの要件、範囲、タイムスケールを特定します。
- 構築 - テストを実行する環境に Place Autocomplete と Address Validation API を実装します。
- 実施 - テストの実施中に指標を収集します。有意な結果が得られるか、時間が経過するまで実施します。
- 分析 - 結果を仮説と比較し、次のステップを特定します。
それぞれについて順番に説明します。
準備
A/B テストの要件を決定する
初回の調査
「住所検証プロバイダを追加または変更する理由は何ですか？」たとえば、Google マップの Places Autocomplete を使用する場合:
- 時間の節約: 場所の名前を入力し始めると候補が表示されるため、名前をすべて入力する必要がありません。
- エラーの削減: 場所の名前のスペルを間違えても、Google Maps Places Autocomplete は正しい場所を提案します。
Address Validation には、次のような多くのメリットがあります。
- Address Validation による配送率の向上: Address Validation により、郵便物や荷物が正しい住所に送られるようになるため、配送率の向上につながります。これにより、時間と費用の節約、顧客満足度の向上が可能です。
- データ品質の向上: 住所検証は、住所のエラーを特定して修正することで、データ品質の向上に役立ちます。これにより、マーケティング キャンペーンやその他のデータドリブンな取り組みの精度を向上させることができます。
仮説の決定
テストする仮説を決定します。以下に 2 つの例を示します。
1. コンバージョン率
予測入力ソリューションを追加すると、通常はコンバージョン率がわずかに増加します。これは、追跡するのに適した指標です。別のプロバイダから予測入力ソリューションを変更する場合は、コンバージョン率が横ばいになると予想されます。コンバージョン率が低下した場合は、まず実装を確認する必要があります。
コンバージョン率は重要ですが、それだけでは全体像を把握できない場合があります。Address Validation ソリューションを追加すると、入力時に質の低い住所が送信されるのを防ぐことができます。また、状況によっては、住所の取得に自然な摩擦が生じることもあります。これにより、全体的なコンバージョン率が低下する可能性がありますが、必ずしも悪いこととは言えません。住所検証の追加により完了しなかった注文は、品質の低い住所データに関連付けられていた可能性があります。この場合、配送のチャージバックによりビジネスに費用が発生していた可能性があります。
2. 質の低い住所の削減率
ここで、優れた Address Validation ソリューションが真価を発揮します。Address Validation を実装することで、質の低い住所データの削減が期待できます。
新しいソリューションを既存のソリューションと比較する場合、「有効な住所」のマッチ率だけを比較して、マッチ率の高いサービスを選択したくなるかもしれません。一方のサービスが他方のサービスよりも多くの誤検出を提供している可能性があるため、これは誤解を招く可能性があります。
代わりに、より効果的な指標は、住所データを使用した成功結果を比較することです。e コマースを例に挙げると、住所を取得する目的は、最終的に荷物を正常に配達することです。
ビルド
ここからが面白いところです。お客様のために新しいソリューションを構築する時期が来ています。e コマースの購入手続きに Place Autocomplete と Address Validation API を実装するための便利なガイドはすでに用意されています。この手順を完了する際に、この動画をご覧になることをおすすめします。
e コマースに特化した構築を行っていない場合でも、多くの情報は関連性があります。特に、Address Validation API の出力から住所の品質を判断するためのガイダンスは重要です。
アーキテクチャ図
e コマース環境で A/B テストを作成するために使用できるコンテナの例を以下に示します。
[実行環境] Address Validation の A/B テスト
アーキテクチャを支える主要なシステム内の重要なアプリケーション、サービス、データストア。（クリックして拡大）
実装を検証する
ソリューションの実装が不十分だと、信頼性の低いテスト結果が生成されます。A/B テストを実施する前に、まず小規模なユーザー グループでソリューションを検証し、想定どおりに機能することを確認することが重要です。内部の QA テスターや、建設的なフィードバックを提供してくれる信頼できる外部テスターのグループなどがこれに該当します。
実行
送信量を徐々に増やす
ソリューションが検証された場合でも、少数のユーザーから始めて、テストを徐々に拡大することをおすすめします。これにより、バグなどの問題を早期に発見して迅速に対処できるため、多くのユーザーに影響が及ぶのを防ぐことができます。
フルテスト
少数のユーザー グループでソリューションをテストし、問題に対処したら、本格的な A/B テストに移行できます。これは必ずしもトラフィックを 50/50 に分割する必要はありませんが、ランダムに選択されたライブ使用のセットと同等のサイズにする必要があります。
指標のキャプチャ
テスト中は、仮説を裏付ける適切なデータが取得されていることを確認する必要があります。このプロセスで A/B テスト プラットフォームを使用すると、データの収集とその後の分析が容易になります。Google Maps Platform では、API の使用状況に関する指標も収集しています。Google のレポートツールの使用方法について詳しくは、こちらのページをご覧ください。
推奨される指標は次のとおりです。
Place Autocomplete
コンバージョン率: 予測入力ソリューションを導入していなかった以前と比べて、フォームのコンバージョン率 / 完了率は向上しましたか？
ツールとのインタラクション: 以前のソリューションと比較して、Place Autocomplete を正常に利用しているユーザーが増えているか。
Address Validation
配送の成功: 住所の品質が原因で配送に失敗するケースが減少したか。
住所変更: 配送業者から請求される住所変更手数料の件数は減少しましたか？
住宅用と商業用: 住宅用と商業用のデータの取得は改善されましたか？（一部の市場でのみご利用いただけます）
分析
テストが終了したら、元のテスト基準と仮説に照らして結果を分析します。A/B テスト プラットフォームを使用してプロセスを完了した場合は、一部の情報がすでに利用可能になっている可能性があります。
上記の品質の低いアドレスの削減セクションに戻ると、A/B テスト プラットフォームでキャプチャされていない可能性のある他の指標を使用することもできます。たとえば、テストシナリオ間の配信失敗率を次のようなサンプルデータで表すことができます。
| ソリューション A | ソリューション B | |
|---|---|---|
| 配送の失敗 | 1.75% | 1.23% |
上記の基本的な例を見ると、このユースケースではソリューション B の方が適していることがわかります。
まとめ
このガイドが、A/B テストの取り組みを始めるにあたって十分な情報を提供できていれば幸いです。このガイドでは e コマースの例を使用していますが、同じ基本原則を全体に適用できます。ビジネスで高品質の住所データを使用することで得られる成果を特定し、それを主な仮説として追跡します。
このガイドで言及したリンクを、おすすめの関連情報として以下に再度掲載します。
ぜひ Google のテスト ソリューションをご活用ください。
次のステップ
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おすすめの関連情報:
- e コマース購入手続きでの住所確認
- Place Autocomplete のドキュメント
- Address Validation API のドキュメント
- Google Maps Platform のレポート
寄稿者
主な著者:
Henrik Valve | Google Maps Platform ソリューション エンジニア